Using elastic net regression to perform spectrally relevant variable selection
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Multivariate data such as spectra frequently contain measured variables that are uninformative, and removal of such variables requires the use of methods that can be used to select informative variables. Partial least squares (PLS) regression may incorporate information from uninformative measured variables, and so it is important to select variables before performing the PLS regression. Elastic net (EN) regression can be used to perform variable selection automatically. An EN regression can be used to select groups of correlated variables or to select either sparse or nonsparse sets of variables. However, the predictive performance of the EN regression can be significantly worse than competing 1‐step variable selection methods such as variable importance in projection (VIP). In the present work, the use of the EN to select variables, followed by conventional PLS regression on the selected variables (EN‐PLS), has been investigated. Variable selection by using EN‐PLS was compared with that from EN regression, sparse PLS regression, VIP, and from selectivity ratio selection on 2 data sets of visible/near‐infrared spectra. In all cases, the wavelengths selected were compared with reference data. The variables selected by using EN‐PLS offered advantages in interpretability and gave more robust prediction performance as compared with those obtained from full‐spectrum PLS and the other variable selection methods. This paper reports a method for variable selection by using an EN regression prior to a second regression by using PLS, a 2‐step method termed EN‐PLS. Variables selected by using EN‐PLS are compared with variables selected from the EN regression, as well as VIP, selectivity ratio, and the sparse PLS regression, 3 commonly used methods for variable selection in chemometrics. The EN‐PLS is shown to select variables that were more easily interpreted. In addition, EN‐PLS performed more robustly than a PLS regression performed on all variables, as well as reduced PLS regressions by using variables selected from either the sparse PLS regression algorithm or a VIP variable selection followed by PLS modeling.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle